import time
from multiprocessing import Pool


def f1(args):
    vfirst, vsecond, vthird = args[0] , args[1] , args[2]
    print(f'First Param: {vfirst}, Second value: {vsecond} and finally third value is: {vthird}')
    pass


if __name__ == '__main__':
    p = Pool()
    result = p.map(f1, [['Dog','Cat','Mouse']])
    p.close()
    p.join()
    print(result)

这里有很多答案，但似乎没有一个能提供适用于任何版本的Python 2/3兼容代码。如果您希望代码能够正常工作，这将适用于以下任一Python版本：

# For python 2/3 compatibility, define pool context manager
# to support the 'with' statement in Python 2
if sys.version_info[0] == 2:
    from contextlib import contextmanager
    @contextmanager
    def multiprocessing_context(*args, **kwargs):
        pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
        yield pool
        pool.terminate()
else:
    multiprocessing_context = multiprocessing.Pool

之后，您可以使用常规的Python3方式进行多处理。例如：

def _function_to_run_for_each(x):
       return x.lower()
with multiprocessing_context(processes=3) as pool:
    results = pool.map(_function_to_run_for_each, ['Bob', 'Sue', 'Tim'])    print(results)

将在Python 2或Python 3中工作。

我认为以下内容会更好：

def multi_run_wrapper(args):
   return add(*args)

def add(x,y):
    return x+y

if __name__ == "__main__":
    from multiprocessing import Pool
    pool = Pool(4)
    results = pool.map(multi_run_wrapper,[(1,2),(2,3),(3,4)])
    print results

输出

[3, 5, 7]

将Python 3.3+与pool.starmap（）一起使用：

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool 

def write(i, x):
    print(i, "---", x)

a = ["1","2","3"]
b = ["4","5","6"] 

pool = ThreadPool(2)
pool.starmap(write, zip(a,b)) 
pool.close() 
pool.join()

结果：

1 --- 4
2 --- 5
3 --- 6

如果您喜欢，还可以zip（）更多参数：zip（a，b，c，d，e）

如果希望将常量值作为参数传递：

import itertools

zip(itertools.repeat(constant), a)

如果您的函数应该返回以下内容：

results = pool.starmap(write, zip(a,b))

这将提供一个包含返回值的列表。

这里有另一种方法，IMHO比提供的任何其他答案都更简单和优雅。

该程序有一个函数，它获取两个参数，打印它们并打印总和：

import multiprocessing

def main():

    with multiprocessing.Pool(10) as pool:
        params = [ (2, 2), (3, 3), (4, 4) ]
        pool.starmap(printSum, params)
    # end with

# end function

def printSum(num1, num2):
    mySum = num1 + num2
    print('num1 = ' + str(num1) + ', num2 = ' + str(num2) + ', sum = ' + str(mySum))
# end function

if __name__ == '__main__':
    main()

输出为：

num1 = 2, num2 = 2, sum = 4
num1 = 3, num2 = 3, sum = 6
num1 = 4, num2 = 4, sum = 8

有关更多信息，请参阅python文档：

https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#module-多处理工具

特别是要检查星图功能。

我使用的是Python 3.6，我不确定这是否适用于较旧的Python版本

为什么在文档中没有这样一个非常直接的例子，我不确定。

pool.map是否有支持多个参数的变体？

Python 3.3包含pool.starmap（）方法：

#!/usr/bin/env python3
from functools import partial
from itertools import repeat
from multiprocessing import Pool, freeze_support

def func(a, b):
    return a + b

def main():
    a_args = [1,2,3]
    second_arg = 1
    with Pool() as pool:
        L = pool.starmap(func, [(1, 1), (2, 1), (3, 1)])
        M = pool.starmap(func, zip(a_args, repeat(second_arg)))
        N = pool.map(partial(func, b=second_arg), a_args)
        assert L == M == N

if __name__=="__main__":
    freeze_support()
    main()

对于旧版本：

#!/usr/bin/env python2
import itertools
from multiprocessing import Pool, freeze_support

def func(a, b):
    print a, b

def func_star(a_b):
    """Convert `f([1,2])` to `f(1,2)` call."""
    return func(*a_b)

def main():
    pool = Pool()
    a_args = [1,2,3]
    second_arg = 1
    pool.map(func_star, itertools.izip(a_args, itertools.repeat(second_arg)))

if __name__=="__main__":
    freeze_support()
    main()

输出

1 1
2 1
3 1

注意这里是如何使用itertools.izip（）和itertools.crepeat（）的。

由于@unsubu提到的错误，您不能在Python 2.6上使用functools.partial（）或类似功能，因此应该显式定义简单包装函数func_tar（）。另请参阅uptimebox建议的解决方法。